Метод eval класса Tensor
Метод eval класса Tensor вычисляет значение тензора
в текущей сессии и возвращает результат в виде массива NumPy.
Метод не принимает обязательных параметров. Первым необязательным
параметром можно передать словарь feed_dict с значениями
для подстановки вместо заполнителей. Вторым необязательным
параметром передается список выполняемых операций fetch_list.
Метод удобен для получения конкретного значения тензора без
запуска сессии вручную.
Синтаксис
t.eval([feed_dict], [fetch_list])
Пример
Давайте создадим тензор из списка чисел
1, 2, 3, 4, 5 и вычислим его значение:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = t.eval()
print(res)
Результат выполнения кода:
[1 2 3 4 5]
Пример
Давайте вычислим значение двумерного тензора:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = t.eval()
print(res)
Результат выполнения кода:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Пример
Давайте вычислим тензор с типом float32 и выведем тип результата:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = t.eval()
print(res)
print(type(res))
Результат выполнения кода:
[1. 2. 3. 4. 5.]
<class 'numpy.ndarray'>
